Panduan Lengkap Data Annotation Untuk Pemula

Data Annotation (anotasi data) sangat penting dalam pembuatan model AI yang akurat dan efektif.

Proses ini memungkinkan mesin untuk memahami dan menginterpretasikan data input yang diberikan kepada mereka, menjadikannya berguna untuk model pembelajaran mesin.

Saat mendekati anotasi data, penting untuk mempertimbangkan jenis data yang akan diberi label, tingkat detail yang dibutuhkan, dan siapa yang akan melakukan anotasi.

Salah satu jenis data yang paling umum diberi label adalah data teks.

Misalnya, klasifikasi teks melibatkan identifikasi topik dari sebuah dokumen teks atau mengurutkannya berdasarkan sentimen.

Untuk memberi label pada data teks, berbagai metode anotasi dapat digunakan, seperti penandaan entitas atau pelabelan hubungan.

Sejalan dengan itu, deteksi objek dan segmentasi dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan memberi label pada objek tertentu dalam gambar.

Aspek penting lain dari anotasi data melibatkan tingkat detail yang dibutuhkan.

Misalnya, pada mobil tanpa pengemudi, memberi label data pada tingkat tinggi seperti lampu lalu lintas, mobil, atau pejalan kaki saja tidak cukup.

Poin penting lainnya dalam bidang medis, anotasi data sangat penting untuk meningkatkan akurasi diagnosis.

Berkat dataset pencitraan medis yang diberi label yang tersedia bagi ilmuwan dan peneliti AI, sistem AI kini dapat mengidentifikasi masalah kesehatan potensial dengan lebih efektif.

Hal ini sangat berguna untuk deteksi dini kondisi kesehatan serius seperti kanker.

Apa Itu Data Annotation?

Data Annotation adalah proses pelabelan dan pengkategorian data agar dapat digunakan oleh model pembelajaran mesin.

Tentu saja, proses ini melibatkan penambahan metadata yang bermakna, tag, atau label pada data mentah, seperti teks, gambar, video, atau audio, untuk membantu mesin memahami dan menginterpretasikan informasi dengan akurat.

Tujuan utama dari anotasi data yaitu untuk membuat dataset yang diberi label berkualitas tinggi yang dapat digunakan untuk melatih dan memvalidasi algoritma pembelajaran mesin.

Dengan menyediakan data yang dianotasi kepada mesin, ilmuwan data dan pengembang dapat membangun model AI yang lebih akurat dan efisien yang dapat belajar dari pola dan contoh dalam data.

Tanpa data yang dianotasi dengan benar, mesin akan kesulitan untuk memahami dan mengartikan sejumlah besar data tidak terstruktur yang dihasilkan setiap hari.

Jenis-Jenis Data Annotation

Data Annotation merupakan istilah umum yang mencakup berbagai jenis anotasi data, termasuk gambar, teks, audio, dan video.

Umumnya, anotasi data terutama terbagi menjadi dua kategori utama: Computer Vision dan Natural Language Processing.

Computer Vision berfokus pada pelabelan data visual, sedangkan anotasi Natural Language Processing berhubungan dengan data tekstual dan audio.

Dalam bagian ini, kami akan mengeksplorasi jenis-jenis anotasi data yang paling umum dan kasus penggunaan spesifiknya.

1. Image Annotation

Melibatkan penambahan informasi tambahan pada gambar untuk meningkatkan pemahamannya.

Informasi ini bisa berupa penentuan lokasi objek dalam gambar, identifikasi berbagai warna, bentuk, dan pola, atau bahkan pelabelan berbagai jenis tekstur.

Anotasi gambar sangat penting dalam bidang seperti penelitian biomedis, di mana gambar perlu dianotasi untuk mendeteksi adanya penyakit seperti kanker.

Selain itu, anotasi gambar juga digunakan dalam pengembangan teknologi kendaraan otonom, di mana gambar dari kamera kendaraan dianotasi untuk membantu sistem mengenali rambu lalu lintas, pejalan kaki, dan kendaraan lain.

2. Text Annotation

Merupakan proses memberi label pada data teks. Dalam anotasi teks, setiap bagian teks diberi label dengan kata kunci dan metadata spesifik, yang memudahkan algoritma untuk mengidentifikasi topik atau tema utama dalam sekumpulan data yang besar.

Anotasi teks banyak digunakan dalam tugas pemrosesan bahasa alami (NLP), seperti analisis sentimen, pengenalan entitas, dan pelatihan chatbot.

Contohnya, dalam analisis sentimen, teks dianotasi untuk mengidentifikasi apakah sentimen yang diekspresikan positif, negatif, atau netral.

Semantic Annotation – Objek, produk, dan layanan dibuat lebih relevan dengan penandaan frasa kunci dan parameter identifikasi yang sesuai. Chatbot juga dibuat untuk meniru percakapan manusia dengan cara ini.

Intent Annotation – Niat pengguna dan bahasa yang mereka gunakan diberi label agar mesin dapat memahaminya. Dengan ini, model dapat membedakan permintaan dari perintah, atau rekomendasi dari pemesanan, dan sebagainya.

Sentiment annotation – Anotasi sentimen melibatkan pelabelan data tekstual dengan sentimen yang disampaikannya, seperti positif, negatif, atau netral. Jenis anotasi ini umumnya digunakan dalam analisis sentimen, di mana model AI dilatih untuk memahami dan mengevaluasi emosi yang diungkapkan dalam teks.

Entity Annotation – Kalimat tidak terstruktur diberi label agar lebih bermakna dan dapat dipahami oleh mesin. Untuk mewujudkan hal ini, terdapat dua aspek yang terlibat – pengenalan entitas bernama dan penghubungan entitas. Pengenalan entitas bernama adalah ketika nama tempat, orang, acara, organisasi, dan lainnya diberi label dan diidentifikasi, sedangkan penghubungan entitas adalah ketika label ini dihubungkan dengan kalimat, frasa, fakta, atau opini yang mengikutinya. Secara kolektif, kedua proses ini membangun hubungan antara teks yang terkait dan pernyataan yang mengelilinginya.

Text Categorization – Kalimat atau paragraf dapat diberi label dan diklasifikasikan berdasarkan topik, tren, subjek, opini, kategori (olahraga, hiburan, dan sejenisnya), dan parameter lainnya

3. Video Annotation

Video Annotation dalah proses yang memperluas konsep anotasi gambar ke data video, memungkinkan mesin untuk memahami dan menganalisis konten visual yang bergerak. Anotasi video penting untuk aplikasi seperti kendaraan otonom, pengawasan video, dan pengenalan gerakan.

Dengan kata lain, anotasi video memberikan label atau informasi tambahan pada video, yang membantu sistem AI dalam menganalisis dan membuat keputusan berdasarkan video yang berisi pergerakan atau perubahan gambar

4. Audio Annotation

Audio Annotation merupakan proses yang berfokus pada memberi label dan mentranskripsi data audio, seperti ucapan, musik, dan suara lingkungan. Jenis anotasi ini sangat penting untuk mengembangkan sistem pengenalan ucapan, asisten suara, dan model klasifikasi audio.

Dengan kata lain, anotasi audio memberikan informasi tambahan pada data audio, seperti mengidentifikasi dan menandai kata-kata dalam rekaman ucapan atau mengklasifikasikan jenis suara dalam file audio. Ini membantu dalam membangun dan meningkatkan teknologi yang dapat memahami dan memproses audio secara otomatis.

5. LiDAR Annotation

Tentang LiDAR Annotation (Light Detection and Ranging), yang melibatkan pelabelan dan pengkategorian data awan titik 3D yang dihasilkan oleh sensor LiDAR. Anotasi jenis ini semakin penting untuk aplikasi mengemudi otonom, robotika, dan pemetaan 3D.

Artikel tersebut juga membandingkan berbagai jenis anotasi data dan menyoroti tantangan serta persyaratan unik masing-masing jenis. Anotasi teks memerlukan keahlian linguistik dan pemahaman konteks, sementara anotasi gambar dan video membutuhkan keterampilan persepsi visual. Anotasi audio bergantung pada transkripsi yang akurat dan pengenalan suara, dan anotasi LiDAR memerlukan kemampuan penalaran spasial dan pemahaman 3D.

Contoh Penggunaan Data Annotation dalam Organisasi dan Perusahaan

Dalam studi kasus berikut, memberikan contoh konkret tentang bagaimana anotasi data dan pelabelan data diterapkan dalam praktik nyata.

Diskusi sebelumnya tentang pencapaian standar dalam anotasi dan pelabelan data menunjukkan pendekatan mereka terhadap setiap proyek dan apa yang mereka tawarkan kepada perusahaan dan pemangku kepentingan yang mereka kerjakan.

Materi studi kasus yang akan disajikan bertujuan untuk menunjukkan bagaimana proses ini diterapkan dan berfungsi dalam situasi nyata.

Studi kasus yang menunjukkan bagaimana penyedia solusi berbasis generative AI menangani berbagai proyek dalam anotasi dan pelabelan data:

1. Proyek Lisensi Data Klinis: Penyedia Generative AI Platform memproses lebih dari 6.000 jam audio dengan menghapus semua informasi kesehatan yang dilindungi (PHI) dan menyisakan konten yang sesuai dengan HIPAA untuk digunakan dalam model pengenalan ucapan di bidang kesehatan.

Dalam kasus ini, kriteria dan pencapaian klasifikasi sangat penting. Data mentah berupa audio harus dianonimkan dan dianotasi menggunakan analisis Pengenalan Entitas Bernama (NER) untuk menjaga kerahasiaan dan memberikan label yang tepat.

2. Proyek Pelatihan AI Percakapan: Generative AI Platform menyelesaikan proyek pelatihan AI percakapan dengan melibatkan 3.000 ahli bahasa selama 14 minggu.

Proyek ini menghasilkan data pelatihan dalam 27 bahasa untuk mengembangkan asisten digital multibahasa yang dapat menangani interaksi manusia dalam berbagai bahasa asli.

Dalam studi kasus ini, pentingnya menempatkan orang yang tepat pada posisi yang tepat sangat terlihat, karena jumlah besar ahli dan operator konten memerlukan organisasi dan penyederhanaan prosedur agar proyek selesai tepat waktu.

Generative AI Platform berhasil melampaui standar industri dengan margin yang luas melalui pengoptimalan pengumpulan data dan proses berikutnya.

3. Kualitas Gambar Medis: Salah satu klien di bidang kesehatan memerlukan gambar medis yang dianotasi dengan kualitas tinggi untuk alat diagnostik AI baru.

Dengan menggunakan layanan anotasi komprehensif dari Shaip seperti OCR Medical Records, mereka meningkatkan akurasi model mereka sebesar 25%, yang mengarah pada diagnosis yang lebih cepat dan lebih andal.

4. Proyek Pelatihan Bot dan Anotasi Teks: Studi kasus lainnya mencakup pelatihan bot dan anotasi teks untuk pembelajaran mesin.

Dalam format teks, penting untuk menangani pihak yang diidentifikasi sesuai dengan hukum privasi dan menyaring data mentah untuk mendapatkan hasil yang ditargetkan.

Bagaimana Cara Melakukan Data Annotation?

Tujuan dari proses Data Annotation tidak hanya sekedar memberikan label pada data, tetapi juga untuk menciptakan kumpulan data pelatihan yang bernilai dan akurat, yang memungkinkan sistem AI untuk berfungsi dengan optimal.

Setiap bisnis akan memiliki kebutuhan khusus untuk anotasi data, tetapi ada beberapa langkah umum yang dapat membimbing proses tersebut.

Langkah 1: Pengumpulan Data

Sebelum memulai anotasi, Anda perlu mengumpulkan semua data yang relevan, seperti gambar, video, rekaman audio, atau data teks, dan menyimpannya di satu tempat.

Langkah 2: Data Preprocessing

Preprocessing melibatkan standarisasi dan peningkatan data yang telah dikumpulkan. Langkah ini mungkin mencakup:

1. Meluruskan gambar (deskewing)
2. Meningkatkan kualitas data
3. Memformat teks
4. Mentranskripsi konten video atau audio
5. Menghapus duplikat atau data yang tidak relevan

OCR Gen AI Nanonets dapat mengotomatiskan Data Preprocessing dengan sistem no-code workflows. Anda dapat memilih dari berbagai opsi, seperti pemformatan tanggal, data matching, dan verifikasi data.

Langkah 3: Pilih Data Annotation Tool

Pilih alat anotasi yang sesuai berdasarkan kebutuhan spesifik Anda. Pertimbangkan faktor-faktor seperti jenis data yang Anda kerjakan, skala proyek Anda, dan fitur anotasi khusus yang Anda butuhkan.Berikut beberapa opsi:

1. Anotasi Data – Nanonets
2. Anotasi Gambar – V7
3. Anotasi Video – Appen
4. Anotasi Dokumen – Nanonets

Langkah 4: Tetapkan Pedoman Anotasi

Kembangkan pedoman yang jelas dan komprehensif untuk anotator atau alat anotasi. Pedoman ini harus mencakup:

1. Definisi label atau kategori
2. Contoh anotasi yang benar dan salah
3. Instruksi untuk menangani kasus tepi atau data yang ambigu
4. Pertimbangan etis, terutama ketika berurusan dengan konten yang mungkin sensitif

Langkah 5: Annotation

Setelah menetapkan pedoman, data dapat diberi label dan ditandai oleh anotator manusia atau menggunakan perangkat lunak anotasi data.

Pertimbangkan untuk menerapkan pendekatan Human-in-the-Loop (HITL), yang menggabungkan efisiensi sistem otomatis dengan keahlian dan penilaian manusia.

Langkah 6: Ekspor Data

Setelah anotasi data selesai dan lulus pemeriksaan kualitas, ekspor data dalam format yang diperlukan.

Anda dapat menggunakan platform seperti Nanonets untuk mengekspor data dalam format yang Anda pilih ke lebih dari 5000 perangkat lunak bisnis secara mulus.

Seluruh proses anotasi data dapat memakan waktu dari beberapa hari hingga beberapa minggu, tergantung pada ukuran dan kompleksitas data serta sumber daya yang tersedia.

Penting untuk dicatat bahwa anotasi data sering kali merupakan proses iteratif, dengan penyempurnaan yang berkelanjutan berdasarkan kinerja model dan kebutuhan proyek yang berkembang.